基于深度学习的红肉新鲜过期判决系统matlab仿真

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

4.1 系统构成与流程

4.2 模型训练与优化

5.算法完整程序工程


1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

MATLAB2022a

3.部分核心程序

.....................................................................% 对测试集进行分类预测
[Predicted_Label, Probability] = classify(net, Resized_Testing_Dataset);
% 计算分类准确率
accuracy = mean(Predicted_Label == Testing_Dataset.Labels);
% 随机选择一些图像进行可视化
index = randperm(numel(Resized_Testing_Dataset.Files), 18);
figurefor i = 1:6subplot(2,3,i)I = readimage(Testing_Dataset, index(i));% 从测试数据集中读取图像imshow(I)% 预测的标签label = Predicted_Label(index(i));labelif double(label) == 1title(['新鲜肉']);endif double(label) == 2title(['过期肉']);end
endfigure
for i = 1:6subplot(2,3,i)I = readimage(Testing_Dataset, index(i+6));% 从测试数据集中读取图像imshow(I)% 预测的标签label = Predicted_Label(index(i+6));labelif double(label) == 1title(['新鲜肉']);endif double(label) == 2title(['过期肉']);end
endfigure
for i = 1:6subplot(2,3,i)I = readimage(Testing_Dataset, index(i+12));% 从测试数据集中读取图像imshow(I)% 预测的标签label = Predicted_Label(index(i+12));labelif double(label) == 1title(['新鲜肉']);endif double(label) == 2title(['过期肉']);end
end
112

4.算法理论概述

       随着生活水平的提高,人们对食品安全和质量的关注度日益增加。红肉作为重要的食品来源,其新鲜度的检测对于保障消费者权益和食品安全至关重要。传统的红肉新鲜度检测方法多依赖于人工感官评估或化学分析,这些方法存在主观性强、耗时耗力等缺点。近年来,深度学习技术的迅猛发展,为红肉新鲜度的自动化、智能化检测提供了新的解决方案。

       基于深度学习的红肉新鲜过期判决系统,通过采集红肉样本的图像数据,利用深度学习算法对图像进行特征提取和分类,从而实现对红肉新鲜度的自动化检测。该系统主要包括图像采集模块、预处理模块、深度学习模型训练模块和判决输出模块。

4.1 系统构成与流程

  1. 数据收集: 收集包含各类红肉在不同新鲜程度下的高分辨率图像样本,标记每个样本的新鲜度等级或剩余保质期。

  2. 预处理: 对图像进行标准化、缩放、去噪、增强等预处理操作,以提高深度学习模型的性能。

  3. 特征提取: 使用深度卷积神经网络(CNN)从图像中自动提取特征表示。

  4. 时序建模(如果适用): 若考虑时间序列变化,可以采用循环神经网络(RNN),如长短时记忆网络(LSTM)或GRU,结合连续的检测结果建立肉类新鲜度随时间演变的模型:

     5.新鲜度判决层: 通过全连接层(FC)映射到一个实数输出,该输出代表预测的新鲜度指标或者过期概率:

     6.损失函数与优化: 使用适当的损失函数(如均方误差MSE或交叉熵Loss)衡量预测值与真实标签之间的差距,并通过反向传播算法调整模型参数:

     7.评估与部署: 在验证集上评估模型性能,选择最佳模型并部署至实际应用环境。

4.2 模型训练与优化

1. 数据集准备

        为了训练深度学习模型,需要准备大量的标注数据集。数据集应包含不同新鲜度的红肉图像,并对每张图像进行标注(如新鲜、次新鲜、不新鲜等)。数据集还需要进行划分,通常分为训练集、验证集和测试集。

2. 模型训练

       模型训练过程中需要选择合适的优化器(如SGD、Adam等)和学习率调整策略(如固定学习率、学习率衰减等)。训练过程中需要监控模型在验证集上的表现,并根据表现调整模型参数和超参数。训练完成后,保存最优模型的参数供后续使用。

3. 模型评估与优化

        模型评估主要采用准确率、精确率、召回率和F1分数等指标。通过对比模型在测试集上的表现与真实标签的差异,可以评估模型的性能。针对模型性能不足的问题,可以采取数据增强、模型融合、网络结构调整等优化措施进行改进。

       经过训练的深度学习模型可以对新输入的红肉图像进行新鲜度分类。系统将分类结果以可视化的方式展示给用户,如通过不同颜色的标签或分数表示不同新鲜度等级。此外,系统还可以将分类结果与其他信息管理系统进行集成,实现红肉新鲜度的自动化监控和管理。

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

O

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/695955.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

C#使用一个泛型方法操作不同数据类型的数组

目录 一、泛型方法及其存在的意义 二 、实例 1.源码 2.生成效果 再发一个泛型方法的示例。 一、泛型方法及其存在的意义 实际应用中,查找或遍历数组中的值时,有时因为数组类型的不同,需要对不同的数组进行操作,那么,可以使用…

蓝桥杯冲C++组还是选Python组从零开始?

蓝桥杯冲C++组还是选Python组从零开始? 在开始前我有一些资料,是我根据网友给的问题精心整理了一份「c的资料从专业入门到高级教程」, 点个关注在评论区回复“888”之后私信回复“888”,全部无偿共享给大家…

Stable Diffusion 模型分享:Dark Sushi Mix 大颗寿司Mix

本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏,专栏总目录:点这里。 文章目录 模型介绍生成案例案例一案例二案例三案例四案例五案例六案例七案例八案例九案例十

关于fastjson中JSONPath的使用

关于fastjson中JSONPath的使用 1 简介2 API3 语法4 案例 在项目中, 经常会涉及到对json字符串,进行查询, 添加,删除的处理操作. 传统方法需要一步一步进行处理,并且处理完需要将值进行封装. 而fastjson中提供的JSONPath, 可以更加简单的实现上述功能. 1 简介 JsonPath是一种简…

Mongodb $text详解

在建立文本索引的集合中,使用$text,mongodb能够支持文本检索。本文结合mongodb官方文档详细描述$text的定义,用法,注意事项并实践官网给出的应用举例。 定义 $text在包含文本索引字段的集合中,执行文本检索。 语法 …

苍穹外卖Day02——总结2

前期文章 文章标题地址苍穹外卖Day01——总结1https://blog.csdn.net/qq_43751200/article/details/135466359?spm1001.2014.3001.5501苍穹外卖Day01——解决总结1中存在的问题https://lushimeng.blog.csdn.net/article/details/135473412 总结2 前期文章1. 新增员工模块1.1 …

Linux-Project

1.【minishare】 1.1项目要求 1.1.1编写项目文档 1.项目需求项目背景描述实现该原因及背景需求分析分析项目要求(不涉及技术)概要设计根据需求设计相关技术实现功能软件框图:各个模块之间的功能及其关系模块设计具体每个功能的模块设计流程图:每个模块实现功能的具体步骤及方…

抖店类目怎么选?七大类目详尽分析,总有一个适合你!

我是电商珠珠 在类目的选择上,很多人都会大意。认为类目跟风选一个热销的,后期着重选品就可以了。但做店铺最重要的就是类目,类目作为一个店铺的方向,决定着店铺的流量和后期的订单量。所谓的确定类目,就相当于你写作…

分布式学习Day5

文章目录 初始ES介绍倒排索引ES和MYSQL对比安装ES及其组件1.1.创建网络1.2.加载镜像1.3.运行2.1.部署 分词器 操作索引库文档操作RestAPI介绍 初始ES 介绍 倒排索引 ES和MYSQL对比 安装ES及其组件 1.1.创建网络 因为我们还需要部署kibana容器,因此需要让es和kiban…

【鸿蒙 HarmonyOS 4.0】网络请求

一、介绍 资料来自官网:文档中心 网络管理模块主要提供以下功能: HTTP数据请求:通过HTTP发起一个数据请求。WebSocket连接:使用WebSocket建立服务器与客户端的双向连接。Socket连接:通过Socket进行数据传输。 日常…

如何在Linux搭建Inis网站,并发布至公网实现远程访问【内网穿透】

如何在Linux搭建Inis网站,并发布至公网实现远程访问【内网穿透】 前言1. Inis博客网站搭建1.1. Inis博客网站下载和安装1.2 Inis博客网站测试1.3 cpolar的安装和注册 2. 本地网页发布2.1 Cpolar临时数据隧道2.2 Cpolar稳定隧道(云端设置)2.3.…

【Week-P8】YOLOv5-C3模块实现天气识别

YOLOv5-C3模块实现天气识别 一、环境配置二、准备数据三、搭建网络结构-YOLO-C3模块四、开始训练五、查看训练结果六、总结(forward函数内部没有调用新增加的层,训练所使用的网络结构还是原来的结构,注意通道参数的一致,训练结果待…

MATLAB 导出可编辑的eps格式图像

任务描述:部分期刊要求提交可编辑的eps格式图像,方便美工编辑对图像进行美化 我试了直接print或者在figure窗口导出,发现导出的文件放到Adobe AI中并不能编辑,经Google找到解决办法: %EPS exportgraphics(gcf,myVect…

79.SpringBoot的核心注解

一、SpringBoot的核心注解 SpringBootApplication注解:这个注解标识了一个SpringBoot工程,它实际上是另外三个注解的组合,这三个注解是:SpringBootConfiguration:这个注解实际就是一个Configuration,表示启…

细说MSVC和MinGW生成库的差异及如何相互调用

文章目录 MSVC和MinGW的区别静态库和动态库的调用MSVC和MinGW 静态库互相调用MSVC和MinGW 动态库互相调用MSVC不同版本静态库、动态库调用MinGW不同版本动态库、静态库兼容性MSVC和MinGW的区别 MSVC是微软官方提供的C/C++编译器,与Windows平台紧密集成,得到微软官方的支持和…

Linux中的各类时间 与 find命令的常用参数

之前研究wal日志清理的副产物,wal日志名被修改后文件的哪个时间会变?应该如何删除?由此整理一下Linux中atime、mtime、ctime的区别,以及find的常见用法。 一、 Linux中的各类时间 1. 各类时间的定义 Linux中有三种用于文件时间戳…

逻辑回归的输出值为什么可以作为概率?

为什么逻辑回归的输出值可以作为概率?或者说为什么逻辑回归要求假设因变量符合伯努利分布? 这是因为逻辑回归(Logistic Regression)的Sigmoid函数是符合广义线性模型(General Linear Model)的伯努利分布&a…

解决Uncaught SyntaxError: Cannot use import statement outside a module(at XXX)报错

报错原因:这个错误通常是因为你正在尝试在一个不支持 ES6 模块语法的环境中使用 import 语句。这可能是因为你的代码是在一个只支持 CommonJS 或 AMD 模块系统的环境中运行的,或者你的代码运行的环境没有正确配置以支持 ES6 模块。如果是在浏览器环境&am…

2024最佳住宅代理IP服务商推荐

跨境出海已成为了近几年的最热趋势,大批量的企业开始开拓海外市场,而海外电商领域则是最受欢迎的切入口。新兴的tiktok、Temu,老牌的Amazon、Ebay,热门的Etsy、Mecari等等都是蓝海一片。跨境入门并不难,前期的准备中不…

UE4 C++联网RPC教程笔记(三)(第8~9集)完结

UE4 C联网RPC教程笔记(三)(第8~9集)完结 8. exe 后缀实现监听服务器9. C 实现监听服务器 8. exe 后缀实现监听服务器 前面我们通过蓝图节点实现了局域网连接的功能,实际上我们还可以给项目打包后生成的 .exe 文件创建…